Изменения

MS COCO (англ. ''Common Objects in Context'') {{---}} большой набор изображений. Состоит из более чем 330000 изображений (220000 размеченных), с более чем 1.5 милионов объектов на них. Все объекты находятся в их естественном окружении (контексте). Изображения, как правило, содержат объекты разных классов (только 10% имеют единственный класс). Все изображения сопровождаются аннотациями, хранящихся в json формате. Подробнее о структуре аннотаций можно прочитать [http://cocodataset.org/#format-data здесь].

* Обнаружение [[Задача нахождения объектов.на изображении]]<tex>^\star</tex>* Обнаружение ключевых точек. Обноружение объектов и локализация их ключевых точек.* Сегментация матрериала окружения (англ. ''Stuff Segmentation''). В отличии от задачи обноружения объектов (человек, кот, машина), здесь внимание фокусируется на материалах том, что его окружает (трава, стена, небо).Метки классов организованы в иерархическом порядке (напр., ''stuff → outdoor-stuff → sky → clouds''). Чтобы добиться совместимости с задачей обнаружения объектов, используются следующие идентификаторы категорий: {| class="wikitable"|-! Идентификатор! Соответсвтвие|-|1-91 || категории объектов (не используются в сегментации материалов)|-|92-182 || категории окружения|-|183 || категория "другое" (выбирается для объектов)|}* Паноптическая сегментация (англ. ''Panoptic Segmentation'') {{---}} обединение задач семантической сегментации ([[Сегментация изображений]]) и обноружения обнаружения объектов. Задача состоит в том, чтобы классифицировать все пиксели изображения на принадлежность к некоторому классу, а также определить, к какому из экземпляров данного класса они относятся.* Создания анотаций Аннотирование изображения (англ. ''Caption Evaluation''). Генерация сопроводительной подписи к изображению.Подробнее об их структуре можно прочитать [http://cocodataset.org/#format-data здесь]